Altered cerebral perfusion and microstructure in advanced Parkinson’s disease and their associations with clinical features
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To explore the whole cerebral perfusion and microstructure alteration patterns in Parkinson's disease (PD) and the associations of these patterns with clinical features. METHODS: Forty-one subjects [20 PD patients and 21 healthy controls (HCs)] underwent arterial spin labeling (ASL), diffusion tensor imaging (DTI) and 3D T1-weighted imaging (T1WI) MRI. The cerebral blood flow (CBF) of the whole brain and the fractional anisotropy (FA), axial diffusivity (AD), radial diffusivity (RD) and mean diffusivity (MD) of subcortical and cerebellar regions were measured and compared between groups. Pearson's correlation was calculated between MRI measurements and clinical features [Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS), UPDRS III, Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and olfactory test scores]. RESULTS: Compared to HCs, PD patients showed lower CBF in the frontal, parietal and temporal lobes but higher CBF in bilateral hippocampi, red nuclei, right substantia nigra, thalamus and most cerebellar regions. The MD in the right thalamus and several regions in the cerebellum increased in PD compared to HCs. In PD patients, the total UPDRS, UPDRS III, MoCA, MMSE and olfactory test scores were related to FA or CBF in cerebellum. (all p < 0.05). CONCLUSION: Hypoperfusion in cortical regions, together with hyperperfusion in subcortical and cerebellar regions may be the characteristic perfusion pattern in advanced PD patients. The microstructures of the right thalamus and cerebellum were changed in PD patients. The cognitive, motor and olfactory performance of PD patients is closely related to the perfusion and microstructure of the brain, especially the cerebellum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».